大規模情報処理
システム研究室

大規模システムを支える
サーバ・ネットワーク技術の高度化

准教授　水谷后宏

研究紹介

当研究室では、大規模システムの性能最適化および機械学習を活用した性能分析・障害対応技術の研究に取り組んでいます。理論的検討やシミュレーションによる検証に加えて、サーバ仮想化技術を用いた大規模エミュレーション実験等を実施し、産業界や社会に貢献する実用的な技術・システムの創出を目指しています。当研究室の最新の研究情報等は研究室Webサイトにアクセスしてください。

AIによる大規模システムの挙動監視・解析

大規模システムでは、性能低下や障害の原因を特定することが困難です。当研究室では、システム内部の動作データをリアルタイムで収集し、AIを用いて性能劣化や障害の兆候を早期に発見する技術を研究しています。詳細なシステム監視技術やサーバ・ネットワーク異常検出技術を通じて、次世代の安定した情報基盤の実現を目指します。具体的には、eBPFと呼ばれるサーバ内部の動作や性能データをリアルタイムに取得できる仕組みを用いて、サーバの状態を取得・解析することで、高精度な異常検知および障害予兆検知を実現する技術の創出を目指しています。
また、サーバだけでなく、大規模システムを構成するネットワークの状態を把握・解析し、パケットロスの推定やトラフィック分析、BGPハイジャック検知などを通じて、ネットワーク全体の異常検知および安定運用を実現する技術の創出を目指しています。

AIによる大規模システムの自律最適化・制御

大規模システムは多数のサーバ・ネットワーク機器で構成されており、その管理は複雑化しています。当研究室では、AIを用いて大規模システムを自律的に最適化・制御する技術を研究しています。特に、制御最適化のための機械学習アルゴリズムを活用し、サーバ資源の動的割り当てや通信制御を自動化することで、安定かつ効率的な運用を目指します。
さらに、深層強化学習や分散学習技術を活用し、変動する負荷やネットワーク状態に応じたリアルタイムな意思決定を可能とすることで、データセンタネットワークや分散システム全体の性能向上と資源（リソース）の利用効率最大化を実現する技術の創出を目指しています。また、意図記述に基づくネットワーク構成生成や設定ミスの防止など、運用の自動化・高度化に関する研究にも取り組んでいます。

卒業生からのコメント

水谷研では連合学習をテーマに研究に取り組みました。英語論文を原文で読み、内容を整理して先生に説明することや、先行研究の手法を自ら実装して再現することを通して、理論と実装の両面から理解を深めました。既存手法を発展させた提案にも挑戦し、限られたページ数の中で要点と厳密さを両立させながら論文をまとめる経験は大きな財産となっています。

現在のわたし

現在は株式会社Speeeにて、Ruby on Railsを用いたWebアプリケーション開発に携わり、フロントエンド・バックエンド双方に加え、Dockerやインフラを含む開発環境整備まで幅広く経験しています。自ら進め方を考え、ビジネス側とも議論しながら主体的に仕事を進める姿勢は、研究室で培った論理的思考力や説明力に支えられていると感じています。水谷研は学生の自主性を尊重しつつ、先生からの丁寧なサポートや的確な助言も受けられる環境であり、研究と就職活動の双方に全力で取り組むことができました。

竹田有真
総合理工学研究科エレクトロニクス系工学専攻 2025年3月修了
株式会社Speee

水谷后宏: 准教授博士（工学）; 所属学科/情報学科　所属専攻/エレクトロニクス系工学専攻; 情報学研究所

略歴	2008年	IPA 未踏ユースプロジェクト　チーフクリエータ
	2010年	NTT 未来ねっと研究所　研究員
	2018年	NTT西日本技術革新部　主査
	2019年	近畿大学理工学部情報学科　講師
	2022年	近畿大学情報学部情報学科　講師
	2023年	同　准教授